客服工單分析
客服團隊會透過多種管道接收工單，例如電子郵件、聊天與社群媒體。公司希望自動抽取關鍵實體，以便正確分類並排定工單優先順序。你的任務是設計一個 few-shot 提示詞，協助他們達成目標。
你有三則範例工單（ticket_1、ticket_2 與 ticket_3）及其對應的實體（entities_1、entities_2 與 entities_3），用來讓模型了解應該找哪些資訊以及如何呈現結果。你需要讓模型從新的字串 ticket_4 中抽取實體。
OpenAI 套件、ticket_4 字串與 get_response() 函式都已為你預先載入，前述的工單與實體變數也一併提供。
本練習屬於課程
使用 OpenAI API 的提示工程
練習說明
- 撰寫一個使用三則工單與其對應實體的 few-shot 提示詞，從新的工單
ticket_4中抽取實體。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
client = OpenAI(api_key="")
# Craft a few-shot prompt to get the ticket's entities
prompt = ____
response = get_response(prompt)
print("Ticket: \n", ticket_4)
print("Entities: \n", response)